Web日志关联规则挖掘方法研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 Web数据挖掘 | 第15-29页 |
| 2.1 Web数据挖掘概述 | 第15页 |
| 2.2 Web数据挖掘的原理 | 第15页 |
| 2.3 Web数据挖掘的分类 | 第15-19页 |
| 2.4 Web日志挖掘 | 第19-23页 |
| 2.4.1 Web日志数据源 | 第19-20页 |
| 2.4.2 Web日志挖掘过程 | 第20-22页 |
| 2.4.3 Web日志挖掘的应用 | 第22-23页 |
| 2.5 Web日志预处理技术 | 第23-27页 |
| 2.5.1 数据清理 | 第23-24页 |
| 2.5.2 用户识别 | 第24-25页 |
| 2.5.3 会话识别 | 第25-27页 |
| 2.5.4 事务识别 | 第27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 Web日志预处理中改进的用户识别方法 | 第29-38页 |
| 3.1 相关概念 | 第29-30页 |
| 3.2 用户识别常用算法 | 第30-32页 |
| 3.3 优化的用户识别算法 | 第32-34页 |
| 3.4 实验验证 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 Web日志挖掘算法研究 | 第38-51页 |
| 4.1 关联规则挖掘 | 第38-40页 |
| 4.1.1 关联规则挖掘思想 | 第38-39页 |
| 4.1.2 关联规则的基本概念 | 第39-40页 |
| 4.2 AprioriTid算法介绍 | 第40-43页 |
| 4.3 一种基于AprioriTid的改进算法 | 第43-49页 |
| 4.3.1 算法改进理论及证明 | 第43-44页 |
| 4.3.2 算法分析 | 第44-47页 |
| 4.3.3 实验验证 | 第47-49页 |
| 4.4 实际挖掘结果分析 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结和展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第58页 |
